Análisis estadístico: una mejor manera de tomar decisiones comerciales

Si su empresa no está examinando más de cerca sus datos, hay todo un mundo de posibilidades que se está perdiendo.

Con la ayuda del análisis empresarial, su organización puede hacer más con sus datos que nunca, solo tiene que saber por dónde empezar. Ya sea que esté haciendo predicciones o buscando tendencias, el análisis estadístico es su mejor opción para obtener la información que necesita.

Hay mucho que una empresa puede hacer con sus grandes datos, y el análisis estadístico es una forma para que las organizaciones examinen y aprendan de ellos de manera inteligente. Se ocupa de una variedad de componentes de datos, incluida la recopilación de datos, encuestas y experimentos.

Como un aspecto de la inteligencia comercial, el análisis estadístico examina los datos comerciales e informa sobre las tendencias mediante cinco pasos clave.

1. Describir el tipo de datos que se analizarán.
2. Explorar la relación de los datos con la población subyacente
3. Crear un modelo estadístico para resumir la comprensión de cómo los datos se relacionan con la población subyacente
4. Probar o refutar la validez del modelo.
5. Use análisis predictivos para ejecutar escenarios que guiarán acciones futuras

En estadística, una población es todo el grupo de datos que se analiza. Esto puede referirse a datos como un grupo completo de personas, objetos, animales, cuántas visitas se realizan al hospital en un año, eventos o incluso mediciones. Puede ser de cualquier tamaño, siempre que incluya todos los datos que se analizan.

Importancia del análisis estadístico

Una vez que se recopilan los datos, el análisis estadístico se puede utilizar para muchas cosas en su negocio. Algunos incluyen:

• Resumir y presentar los datos en un gráfico o tabla para presentar hallazgos clave
• Descubrir medidas cruciales dentro de los datos, como la media
• Calcular si los datos están ligeramente agrupados o dispersos, lo que también determina las similitudes
• Hacer predicciones futuras basadas en el comportamiento pasado.
• Probar una hipótesis a partir de un experimento.

Hay varias formas en que las empresas pueden utilizar el análisis estadístico en su beneficio. Algunas de estas formas incluyen identificar quién en su personal de ventas tiene un desempeño deficiente, encontrar tendencias en los datos de los clientes, reducir las principales líneas de productos operativos, realizar auditorías financieras y obtener una mejor comprensión de cómo el desempeño de las ventas puede variar en diferentes regiones del país. .

Análisis de datos versus análisis estadístico

En el mundo de la inteligencia empresarial, no es raro confundir el análisis estadístico y el análisis de datos para resolver varios problemas que puede experimentar una organización. Sin embargo, las herramientas de análisis de datos y el proceso general tienen diferencias clave en comparación con los tipos comunes de análisis estadístico.

El análisis estadístico aplica métodos estadísticos específicos a una muestra de datos para comprender la población total. Permite sacar conclusiones sobre mercados específicos, cohortes y una agrupación general para predecir potencialmente el comportamiento y las características de otros.

El análisis de datos es el proceso de inspeccionar y limpiar todos los datos disponibles y transformarlos en información útil que pueda ser entendida por personas sin conocimientos técnicos. Esto es crucial cuando se considera que los datos pueden carecer de sentido si quienes toman las decisiones no los entienden.

El análisis de datos se puede utilizar como entrada para realizar análisis estadísticos, ya que los datos de diversas fuentes se pueden combinar como una forma de llevar a cabo el proceso estadístico.

¿Cuáles son los tipos de análisis estadístico?

Al aplicar el análisis estadístico a su negocio, los dos tipos principales que utilizará son descriptivos e inferenciales. Sin embargo, existen otros tipos que muchas empresas también usan, según el objetivo general o la pregunta que la organización busca responder.

Análisis estadístico descriptivo

El análisis descriptivo crea informes y gráficos simples utilizando un software de visualización de datos que permite a las empresas comprender lo que sucedió en un punto en particular. Es importante tener en cuenta que el análisis descriptivo solo se refiere a eventos que sucedieron en el pasado.

Los datos reales que forman parte del análisis descriptivo se centran en responder "lo que sucedió" de una manera que profundiza en los datos anteriores.

Como sugiere el nombre, se utiliza para describir las características básicas de la información pasada y la resume de una manera sencilla y racional. Es importante tener en cuenta que este tipo de análisis estadístico no se utiliza para sacar conclusiones. Solo puedes describir qué es algo y qué representan los datos del pasado.

Por ejemplo, una empresa puede utilizar un análisis estadístico descriptivo para observar el tráfico de su empresa durante el último año. Puede ver cosas como cuándo cayó el tráfico, cuándo se recuperó, qué mes tuvo la mayor cantidad de tráfico y el tráfico promedio de cada mes. Sin embargo, estos datos no le dicen por qué cayó el tráfico.

El análisis estadístico descriptivo solo describe los datos o resume la información que los rodea. Todavía es importante comprender sus datos de una manera significativa.

En resumen, los objetivos del análisis descriptivo son:

• Describir los datos de una manera visual.
• Explique lo que presentan los datos.

Análisis estadístico inferencial

Si bien la estadística descriptiva tiene la limitación de que solo permite suposiciones más amplias sobre los datos, los objetos o las personas que mide, el análisis estadístico inferencial puede resolver esa limitación.

La estadística inferencial es el resultado de estimaciones más complicadas y matemáticas. Permite a los usuarios inferir o concluir tendencias sobre una población más grande en función de las muestras que se analizan. Esencialmente, toma datos de una muestra y luego saca conclusiones sobre una población o grupo más grande.

El análisis estadístico inferencial se usa a menudo para estudiar la relación entre las variables dentro de una muestra, lo que permite sacar conclusiones y generalizaciones que representan con precisión a la población. Y, a diferencia del análisis descriptivo, las empresas pueden probar una hipótesis y llegar a varias conclusiones a partir de estos datos.

A modo de ejemplo, supongamos que desea conocer la cobertura de pizza favorita de todos en el mundo. Lo más probable es que no vayas a entrevistar a todas las personas del mundo. En su lugar, intentaría muestrear una población representativa de personas e intentar formular hipótesis sobre sus resultados.

Desde un punto de vista más comercial y realista, tal vez desee hacerle una pregunta a cada uno de sus clientes sobre su producto o servicio. Si tiene 100.000 clientes, puede ser bastante difícil encuestar a todos y cada uno de ellos. En su lugar, iría con un grupo de muestra de clientes.

Si bien este proceso no es perfecto y puede que le resulte difícil evitar errores, hace que sea sencillo para los investigadores hacer inferencias razonadas sobre la población.

Los objetivos de la estadística inferencial son:

• Sacar conclusiones de los datos analizados
• Probar varias hipótesis en torno a los datos.

Analítica predictiva

Cuando se trata de hacer predicciones sobre eventos futuros que su empresa podría experimentar, recurra al análisis predictivo, que detalla lo que es probable que suceda a continuación. Este análisis se basa en hechos actuales e históricos y utiliza algoritmos estadísticos y aprendizaje automático para definir la probabilidad de tendencias futuras en función de datos históricos.

Las industrias que aprovechan al máximo el análisis predictivo son las empresas de marketing, las empresas de seguros y los servicios financieros, pero cualquier negocio puede ver un gran beneficio al prepararse para un futuro impredecible.

El propósito del análisis predictivo es:

• Anticipar eventos futuros usando datos
• Determinar la probabilidad de varias tendencias en el comportamiento.

Analítica prescriptiva

El análisis prescriptivo puede ser extremadamente complejo, por lo que las empresas aún no lo utilizan mucho cuando realizan análisis estadísticos.

Si bien se pueden usar otras herramientas de análisis para sacar conclusiones, el análisis prescriptivo le brinda respuestas reales. Se necesita un alto nivel de uso de aprendizaje automático para este tipo de informes, ya que brindan acciones para realizar a continuación. También utiliza técnicas como el procesamiento de eventos complejos, el análisis de gráficos y la simulación.

Cuando se utiliza el análisis prescriptivo, los objetivos son:

• Responda a la pregunta, "¿qué se debe hacer a continuación?"
• Acotar la recomendación correcta para una decisión específica

Análisis exploratorio de datos

El análisis exploratorio de datos, también conocido como EDA, se utiliza de forma complementaria a la estadística inferencial. Este enfoque se centra en identificar patrones en los datos para encontrar posibles relaciones desconocidas.

El propósito de este método es:

• Descubra nuevas conexiones dentro de los datos
• Comprobar si faltan datos o errores en la recopilación de datos
• Recopile la mayor cantidad de información posible sobre el conjunto de datos
• Revisar supuestos e hipótesis

Análisis causal

Si su objetivo comercial es comprender e identificar las razones por las que sucedieron las cosas, el análisis casual es la ruta que debe tomar.

No importa en qué industria se encuentre su organización, está obligado a experimentar fallas de vez en cuando. El análisis causal se utiliza para determinar las razones por las que ocurren las fallas y reducir la raíz exacta de la causa.

Un ejemplo de análisis causal se encuentra en el campo de TI, ya que las empresas realizan el control de calidad en varios programas de software. Este tipo de análisis estadístico se usaría para examinar por qué falló un software específico, si hubo un error, una violación de datos o un ataque DDoS.

Los objetivos del análisis causal son:

• Identificar áreas problemáticas clave dentro de los datos.
• Investigar y determinar la causa raíz de por qué ocurrió una falla

Análisis mecanicista

De todos los tipos de análisis estadístico, el análisis mecanicista es el menos común. Sin embargo, en el sentido del análisis de big data y la ciencia biológica, juega un papel crucial en el proceso.

Este método consiste en comprender cambios específicos en variables que provocan otros cambios en otras variables. No tiene en cuenta las influencias externas que están fuera del control de una empresa, como la temperatura y el tiempo. Este método se usa para mostrar cómo suceden las cosas, en lugar de decir cómo ocurrirán las cosas más adelante, por lo que no se usa para hacer predicciones.

Un ejemplo de análisis mecanicista en acción es cuando los especialistas en ciencias biológicas estudian virus e inspeccionan cómo las diversas partes del virus se ven afectadas por los cambios en la medicina.

El propósito del análisis mecánico es:

• Comprender los cambios exactos en las variables que conducirán a cambios en otras variables
• Hacer saber que cualquier dato fue el resultado de lo que sucedió cuando un sujeto estaba realizando una actividad específica

Ejemplo de análisis estadístico

Dado que el análisis estadístico puede ser un tema complejo de comprender, exploremos un ejemplo simple y de la vida real.

Supongamos que posee una tienda de franquicia de un popular nuevo gimnasio de salud y fitness. Desde que abrió sus puertas en 2010, ha visto una disminución constante de nuevos miembros, así como miembros que cancelan sus contratos. Usted cree que una de las principales causas de la disminución tanto de nuevos miembros como de renovaciones de contratos podría ser la reciente popularidad de los equipos de entrenamiento en el hogar.

Para probar esta hipótesis, usted:

1. Reúna los datos de las dos variables en cuestión: nuevos miembros y renovaciones de contrato.
2. Coloque estos datos en un programa de software que pueda ejecutar varios métodos de análisis estadístico.
3. Ejecute una prueba de regresión lineal utilizando la fórmula de regresión como su modelo de análisis para visualizar los datos. La regresión se usaría en este caso para visualizar la tendencia en los datos, lo que ayudaría a probar la conexión entre la disminución de miembros y la creciente popularidad de los equipos de entrenamiento en el hogar.
4. Analiza los resultados.

Una vez completado, podrá ver si la creciente popularidad de los equipos de entrenamiento en el hogar ha tenido un impacto negativo en su gimnasio de salud y fitness.

¿Cuál es el mejor software de análisis estadístico?

Cuando se trata de software de análisis estadístico, hay una amplia variedad de opciones entre las que puede elegir. Este software utiliza programas especializados diseñados para permitir a sus usuarios realizar análisis estadísticos complejos que no pueden realizar a mano.

Las herramientas de software de análisis estadístico suelen ser utilizadas por científicos de datos y matemáticos, pero pueden proporcionar características específicas de la industria. Cada herramienta proporciona un conjunto único de características que su empresa puede encontrar exactamente lo que necesita.

Aquí hay un vistazo a los diez mejores software de análisis estadístico del Informe Grid de invierno de 2020 de G2.

DESCARGO DE RESPONSABILIDAD: Algunas revisiones pueden editarse para mayor claridad.

1. IBM SPSS Estadísticas

El número uno es IBM SPSS Statistics, que se utiliza para resolver problemas comerciales específicos de la industria que ayudan en la toma de decisiones. Brinda a los usuarios una funcionalidad específica que se puede personalizar para diferentes niveles de habilidad al tiempo que brinda gráficos e informes que muestran fácilmente los resultados.

Lo que dicen los usuarios:

“IBM SPSS tiene innumerables herramientas estadísticas necesarias para realizar mi análisis como trabajador. Utilizo mucho el cruce de variables, construcción de hipótesis, percentiles, muestreo, gráficos, tablas e informes necesarios para presentar análisis que provienen de la investigación sociológica. Con estas herramientas puedo hacer probabilidades, predicciones de eventos y planificación de actividades que beneficien a las comunidades, cumpliendo mis objetivos como analista sociológica y las metas en mi trabajo.

Sin embargo, fue un poco complicado aprender cada una de sus herramientas y cómo usarlas correctamente para obtener los resultados que esperaba al principio. Me instruí en el uso de los tutoriales de lectura de IBM SPSS, y hasta el día de hoy lo manejo con bastante habilidad, obteniendo los resultados analíticos que quiero”.

Revisión de IBM SPSS Statistics por Douglas P.

2. RStudio

RStudio es una herramienta creada para la ciencia de datos y la computación estadística. Ayuda a los equipos de usuarios a trabajar juntos, compartir recursos informáticos y publicar los resultados para los responsables de la toma de decisiones dentro de su organización.

Lo que dicen los usuarios:

“Rstudio no es solo una interfaz gráfica increíble para el lenguaje R, sino que representa un entorno de desarrollo y usuario completo. Con RStudio, es muy fácil importar automáticamente conjuntos de datos y navegar a través de archivos fuente y áreas de trabajo sin escribir ninguna línea de código. Además, permite una gestión muy eficiente de los gráficos generados y del flujo de comandos.

Una desventaja es que algunos componentes gráficos podrían ser más apreciables visualmente con un rediseño de íconos”.

Revisión de RStudio por Antonio Z.

3. Estado

Stata es una herramienta todo en uno para la gestión de datos, análisis estadístico y gráficos de alta calidad, todo al alcance de su mano.

Lo que dicen los usuarios:

“Lo que más me gusta de Stata es que tiene una interfaz sencilla, los comandos están bien explicados en la sección de ayuda y el manual en línea, y cuenta con un amplio apoyo de la comunidad. También es fácil navegar, usar los gráficos para presentaciones y encuentro que el análisis es fácil de usar.

Sin embargo, puede ser bastante desafiante para los nuevos usuarios y principiantes usar Stata con confianza en el proceso de investigación. Uno necesita tener un conocimiento profundo, como en interpretaciones gráficas y el uso de regresión y errores estándar".

Revisión de Stata por John T.

4. JMP

JMP es una herramienta de análisis estadístico que combina poderosas estadísticas con gráficos dinámicos, en memoria y en el escritorio. Su paradigma interactivo y visual le permite revelar conocimientos que son imposibles de obtener a partir de tablas de números sin procesar o gráficos estáticos.

Lo que dicen los usuarios:

“JMP está repleto de toneladas de características que pueden ayudar a resolver problemas estadísticos en su industria. Tiene una interfaz fácil de usar que guía a los usuarios a través del proceso de realización del análisis. Tiene mucho material de guía que puede ayudar a los usuarios a realizar un análisis más profundo de los procesos de calidad.

Lo único que no me gusta es el precio. Hay otro software que viene a un precio más barato. Pero, si está buscando invertir ese dinero extra, obtiene toneladas de ventajas con él”.

Revisión de JMP por Rishi R.

5. Minitab 18

Minitab 18 es un software estadístico que brinda a los usuarios las herramientas necesarias para analizar datos y encontrar soluciones significativas a problemas comerciales difíciles. Desde la preparación de datos sin problemas hasta presentaciones sin esfuerzo, hay mucho por descubrir.

Lo que dicen los usuarios:

“Minitab 18 tiene una interfaz de usuario increíble. Es muy fácil localizar y utilizar herramientas en función de sus categorizaciones. La función de ayuda también es excelente. Puede simplemente hacer clic con el botón derecho y elegir Ayuda en cualquier función y verá un desglose paso a paso de la función. En el lado negativo, algunas funciones no son tan intuitivas como podrían ser. Debería ser más fácil deshacerse de gráficos y datos para no obstruir tanto la interfaz de usuario”.

Revisión de Minitab 18 por Mike C.

6. Plataforma de análisis KNIME

KNIME Analytics Platform funciona para ser una solución abierta para la innovación basada en datos, que ayuda a los usuarios a descubrir el potencial oculto en los datos, extraer información nueva o predecir nuevos futuros. Cuenta con más de 2000 módulos, cientos de ejemplos listos para ejecutar y una amplia gama de herramientas integradas.

Lo que dicen los usuarios:

“El programa ofrece controles de flujo de trabajo, funciones estadísticas y matemáticas, algoritmos para aprendizaje automático y algoritmos de predicción sofisticados. KNIME es extremadamente útil para evaluar grandes cantidades de información con algoritmos y códigos sofisticados sin programación, ya que utiliza módulos de bloques para realizar trabajos gráficos.

Una desventaja es que usa mucha memoria en su escritorio, lo que afecta la eficiencia general de la máquina”.

Revisión de la plataforma de análisis KNIME por Betty E.

7. OriginPro

OriginPro es una aplicación de software fácil de usar y fácil de aprender que proporciona análisis de datos y capacidades gráficas con calidad de publicación adaptadas a las necesidades de científicos e ingenieros. Aquellos que usan OriginPro pueden personalizar operaciones como importar, graficar y analizar, todo desde la GUI. Los gráficos, los resultados de los análisis y los informes se actualizan automáticamente cuando cambian los datos o los parámetros.

Lo que dicen los usuarios:

“El servicio al cliente es fácilmente la mejor parte de Origin. Son rápidos y muy útiles. Los gráficos que puedes hacer son muy profesionales y siempre muy agradables estéticamente. Además, puedes hacer mucho en una sola plataforma. Lo uso para analizar una variedad de datos y nunca me siento limitado. Lo único es que hay una curva de aprendizaje difícil de superar. Si estás dispuesto a pasar tiempo con eso, te lo agradecerás más tarde”.

Revisión de OriginPro por Louis C.

8. Num XL

Lo que hace que NumXL sea diferente es que es un conjunto de complementos de Excel de series temporales, que transforma Microsoft Excel en un software de series temporales y una herramienta de econometría de primera clase, que ofrece precisión estadística ya que se integra con Excel agregando una variedad de funciones econométricas, un rico conjunto de accesos directos e interfaces de usuario intuitivas para guiarlo a través de todo el proceso.

Lo que dicen los usuarios:

“Es muy fácil trabajar con él, especialmente al ser un complemento simple en Excel. Puedo ajustar fácilmente estacionalmente todos los datos, pronósticos y más. La atención al cliente es una de las mejores que he experimentado, lo que ha sido un gran beneficio. Me comuniqué con preguntas los domingos por la noche y obtuve respuestas de inmediato. ¡Eso sí que es atención al cliente! No hay nada de NumXL que no me guste”.

Revisión de NumXL por Calen C.

9. SAS/STAT

SAS/STAT ofrece a los usuarios técnicas exactas para conjuntos de datos pequeños, herramientas de modelado estadístico de alto rendimiento para tareas de datos grandes y métodos modernos para analizar datos con valores faltantes. Los usuarios también experimentarán actualizaciones periódicas, una variedad de procedimientos estadísticos listos para usar y una variedad de métodos estadísticos.

Lo que dicen los usuarios:

“Aprecio el buen equilibrio entre poder escribir código y poder usar paquetes y macros cuando no tengo tiempo para escribir código detallado. Lo que no me gusta es que no hay suficientes opciones de ayuda disponibles cuando uno tiene preguntas sobre cómo codificar varias ecuaciones estadísticas".

Revisión de SAS/STAT por Braden T.

10. Base SAS

SAS Base es un software de lenguaje de programación que proporciona una interfaz de programación basada en web. Ofrece programas listos para usar para manipulación de datos, almacenamiento y recuperación de información, estadísticas descriptivas e informes. Esta poderosa herramienta de análisis de datos también brinda soporte multiplataforma y multiplataforma.

Lo que dicen los usuarios:

“SAS Base es extremadamente aerodinámico y no tiene muchos lujos. Configura sus datos, escribe su código, lo ejecuta y luego ve el resultado o lo pasa a otro programa para un análisis más detallado. Lo hace de manera rápida y eficiente una vez que tiene todo configurado correctamente. Sin embargo, puede ser un poco complicado de usar: se siente un poco anticuado en lo que respecta a la interfaz y tiene una curva de aprendizaje relativamente pronunciada”.

Revisión de SAS Base por Erik G.

DESCUBRA: si está interesado en un software de análisis estadístico diferente que no esté incluido en esta lista, consulte otras opciones y lea las reseñas reales e imparciales dejadas por sus colegas.

Sumérjase en los datos

Cuando su negocio busca evaluar modelos y fórmulas para encontrar la relación entre variables, recurra al análisis estadístico. Estos métodos ya se están utilizando en casi todos los campos, por lo que no hay mejor momento que ahora para analizar los datos comerciales de formas nuevas y emocionantes.

Ninguna cantidad de datos es demasiado grande, especialmente con la cantidad infinita que puede descubrir a partir de ellos. Obtenga aún más información sobre lo que puede hacer con sus datos cuando descubra los entresijos de la minería de datos .